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.Industry 4.0

La Data analysis e i Big Data spingono l'Industrial IoT

Dall'Industrial Internet of Things arrivano una mole crescente di dati che ha bisogno di essere elaborata e di diventare informazione intelligente per le imprese. Big Data e data analytics trovano nell'IoT una nuova fonte di crescita e di sviluppo, ma cosa devono fare le aziende per trarre vantaggio da questo processo?

Immagine fornita da Shutterstock

Con la crescita e lo sviluppo dell'Internet of Things cresce anche il volume di dati che sensori, apparati, videocamere mettono in ogni momento a disposizione. IoT è sinonimo di dati e tutti gli esperti si affannano a ripetere che la vera rivoluzione dell'Internet delle Cose sarà primariamente e principalmente nella capacità di gestire i Big Data e il Real time analytics. Questa convinzione è ancora più forte nel momento in cui si restringe il campo d'azione alla Industrial Internet of Things, ovvero alle applicazioni di tipo industriale che sono a loro volta alla base dell'Industry 4.0.

In questo caso gli esperti sono convinti che l’Internet industriale dovrebbe puntare al miglioramento dei processi di business e per far decollare un progetto di IoT industriale, è necessario individuare le esigenze dei responsabili aziendali e parlare la loro lingua cercando di far comprendere il reale valore che la IoT può portare in termini di business.

Il vero obiettivo è la analisi dei processi


Bottone IoT white paperL'analisi dei dati nell'Industrial IoT si deve concentrare sull'automazione dei processi industriali. Grazie all'analisi dei dati provenienti dalle macchine (sia utilizzando visualizzazioni semplici o algoritmi di apprendimento automatico più complessi), si possono automatizzare i processi industriali sviluppando insiemi di regole di business che si attivano ogniqualvolta si verifica un evento. Solo con la perfetta comprensione dei processi industriali, si possono sviluppare regole per automatizzarli. La data analysis nella Internet of Things deve poter fornire informazioni strategiche per capire le regole di produzione e per poter intervenire.

Flessibilità: regola numero uno

Da una parte l'innovazione tecnologica, dall'altra l'evoluzione della normativa e poi le esigenze di business e la necessità di conquistare vantaggi competitivi rispetto alla concorrenza, per gestire la Industrial IoT è necessario soprattutto un alto livello di flessibilità operativa, una flessibilità che deve permette di intervenire ogniqualvolta dalla data analytics arrivano indicazioni legate a possibili nuove forme di automazione. In questo scenario la competitività dell'azienda sarà sempre più legata alla sua capacità di adattarsi, con la massima flessibilità, alle necessità operative e produttive disegnate dalla data analytics.

Leggi il servizio completo di SearchDataCenter: La Data Analytics per l'Industrial IoT

Immagine fornita da Shutterstock

Industry 4.0
Le regole, le specifiche e le linee guida per il mondo dell'IoT industriale e del Machine2Machine in particolare
16 maggio 2016